Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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제1권1호
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pp.7-10
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2023
This study proposes an AI-based shoe recommendation model based on user clothing image data to solve the problem of the global fashion industry, which is worsening due to factors such as the economic downturn. Shoes are an important part of modern fashion, and this research aims to improve user satisfaction and contribute to economic growth through a generative AI-based shoe recommendation service. By utilizing generative AI in the personalized consumer market, we show the feasibility, efficiency, and improvements through an accessible web-based implementation. In conclusion, this study provides insights to help fulfill consumer needs in the ever-changing fashion market by implementing a generative AI-based shoe recommendation model.
간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다.
This paper presents a new algorithm that extracted lung region in X-ray and enhanced the region. With a lung region that was extracted by histogram threshold value, it was diffi cult to detect perfect lung boundary. Therefore we presented perfect lung boundary detection method using apex detection and apex region restoration. Also, by applying modified equalization algorithm and presented function to inside of lung region, we want to give help to automatic diagnosis In X-ray chest image. Presented main line trace algorithm gave good result in detection of lung boundary And, as apex detection method using lung row and column gray level average value found more correct place of lung than the rpethod of prior algorithm, we succeeded perfect lung region detection, Also, presented function that had lung region's gray level distribution characteristic was very effective to image enhancement.
Hang-Nga Mai;Thaw Thaw Win;Minh Son Tong;Cheong-Hee Lee;Kyu-Bok Lee;So-Yeun Kim;Hyun-Woo Lee;Du-Hyeong Lee
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제15권1호
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pp.1-10
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2023
PURPOSE. Accuracy of image matching between resting and smiling facial models is affected by the stability of the reference surfaces. This study aimed to investigate the morphometric variations in subdivided facial units during resting, posed and spontaneous smiling. MATERIALS AND METHODS. The posed and spontaneous smiling faces of 33 adults were digitized and registered to the resting faces. The morphological changes of subdivided facial units at the forehead (upper and lower central, upper and lower lateral, and temple), nasal (dorsum, tip, lateral wall, and alar lobules), and chin (central and lateral) regions were assessed by measuring the 3D mesh deviations between the smiling and resting facial models. The one-way analysis of variance, Duncan post hoc tests, and Student's t-test were used to determine the differences among the groups (α = .05). RESULTS. The smallest morphometric changes were observed at the upper and central forehead and nasal dorsum; meanwhile, the largest deviation was found at the nasal alar lobules in both the posed and spontaneous smiles (P < .001). The spontaneous smile generally resulted in larger facial unit changes than the posed smile, and significant difference was observed at the alar lobules, central chin, and lateral chin units (P < .001). CONCLUSION. The upper and central forehead and nasal dorsum are reliable areas for image matching between resting and smiling 3D facial images. The central chin area can be considered an additional reference area for posed smiles; however, special cautions should be taken when selecting this area as references for spontaneous smiles.
The purpose of this study is to model and optimize the block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and to evaluate its applicability in brain single-photon emission computed tomography (SPECT) images using a fan beam collimator. For quantitative evaluation of the noise level, the coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) were used, and finally, a no-reference-based evaluation parameter was used for optimization of the BM3D algorithm in the brain SPECT images. As a result, optimized results were derived when the sigma values of the BM3D algorithm were 0.15, 0.2, and 0.25 in brain SPECT images acquired for 5, 10, and 15 s, respectively. In addition, when the sigma value of the optimized BM3D algorithm was applied, superior results were obtained compared with conventional filtering methods. In particular, we confirmed that the COV and CNR of the images obtained using the BM3D algorithm were improved by 2.40 and 2.33 times, respectively, compared with the original image. In conclusion, the usefulness of the optimized BM3D algorithm in brain SPECT images using a fan beam collimator has been proven, and based on the results, it is expected that its application in various nuclear medicine examinations will be possible.
Virtual Brain-endoscopy is an effective method to detect lesion in brain. Brain is the most part of the human and is not easy part to operate so that reconstructing in 3D may be very helpful to doctors. In this paper, it is suggested that to increase the reliability, method of matching 3D object with the 2D CT slice. 3D Brain-endoscopy is reconstructed with 35 slices of 2D CT images. There is a plate in 3D brain-endoscopy so as to drag upward or downward to match the relevant 2D CT image. Relevant CT image guides the user to recognize the exact part he or she is investigating. VRML Script is used to make the change in images and PlaneSensor node is used to transmit the y coordinate value with the CT image. The result is test on the PC which has the following spec. 400MHz Clock-speed, 512MB ram, and FireGL 3000 3D accelerator is set up. The VRML file size is 3.83MB. There was no delay in controlling the 3D world and no collision in changing the CT images. This brain-endoscopy can be also put to practical use on medical education through internet.
홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.
본 연구는 브랜드 이미지와 광고모델의 일치성이 브랜드 태도와 가격공정성 지각에 긍정적인 영향을 미치는가를 조사하기 위해 수행되었다. 선행 연구들에 대한 고찰을 토대로 구성개념을 각각에 대하여 재정의 하였고, '유명인 광고모델의 이미지와 광고대상(브랜드)의 이미지가 얼마나 잘 조화되는가 (적절한가 또는 일치하는가)'와 같이 이미지들 간의 조화/적합/일치 정도를 모두 포괄하는 개념으로 "이미지 일치성"을 정의하였다. 결과를 요약하자면 첫째, 브랜드 이미지와 스포츠 스타 광고모델의 일치성은 브랜드 태도의 확신성과 지속성 형성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 조사되었다. 둘째, 개인이 가지고 있는 브랜드에 대한 태도의 확신성과 지속성은 가격공정성 지각에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 셋째, 브랜드 이미지와 스포츠 스타 광고모델의 일치성은 가격공정성 지각에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 첫째와 셋째 연구결과를 통해 브랜드 이미지와 광고모델의 일치성이 높은 광고가 가격공정성 지각에는 일시적으로 긍정적 영향을 미치지만 지속적인 구매를 유발하는 브랜드 태도의 형성에 미치는 영향은 미미하다는 것을 알 수 있다. 즉, 소비자의 브랜드에 대한 장기적인 신뢰에 영향을 미치기 위해서는 광고와 같은 프로모션 전략보다는 제품이나 서비스의 품질 향상이 선행하여야 한다는 것을 의미한다. 브랜드이미지와 부적합한 광고모델이 등장하는 광고는 제품 가격 인상 등에 대한 소비자의 가격공정성 판단에 대해 일시적으로 부정적인 영향을 미칠 수는 있으나, 장기적인 관점에서 소비자의 재구매 의도나 구전의도와 같은 태도 형성에는 영향을 미치지 않는 것이다. 둘째 연구결과를 통해 이미 형성된 긍정적인 브랜드 태도는 소비자의 가격공정성 지각을 더욱 긍정적으로 변화시키는데 공헌할 수 있다는 것을 알 수 있다. 특히, 가격공정성 지각에 미치는 영향에 있어서 태도의 지속성이 태도의 확신성보다 영향력이 더 크다는 점에서, 소비자와 기업의 거래 기간, 거래 빈도 등의 지속성 이슈가 소비자의 신념이나 신뢰의 강도와 같은 확신성 이슈보다 더 중요한 요소로서 기업이 통제하고 관리해야 하는 사실을 시사한다. 예를 들어, 고가의 스포츠 용품의 경우 광고모델과 브랜드 이미지가 잘 어울리면, 그렇지 않은 경우에 비해 소비자는 가격에 대해 부담감을 덜 느낀다. 그러나 이러한 점이 소비자의 반복적인 구매나 거래의 지속 여부를 결정하지는 않으며, 브랜드에 대한 신뢰에 대해서도 절대적인 영향을 미치지 않는다. 즉, 이러한 소비자의 브랜드 태도는 소비자 의사결정에서 결과적인 변수가 아니라, 원인변수로서 역할이 더 크기 때문에, 기업으로서는 소비자의 브랜드 태도를 긍정적으로 변화시키는 것을 최종 목표로 삼을 것이 아니라, 기업의 일상적인 전략으로서 인식하고 접근하여야 한다.
이 논문에서는 자기공명심장영상에서 내벽과 외벽의 추출을 위한 반자동 분할 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 Generalized gradient vector flow snake와 초기 윤곽선 예측 과정을 기반으로 한다. 특히 이 알고리즘은 내벽과 외벽의 공간적인 특설을 이용하며 Cross profile correlation matching (CPCM)을 사용한다. 현재 공간에서의 이전 시간에 관계된 영상과 현재 시간에서의 공간에 관계된 영상을 사용하여 초기 윤곽선 예측을 더욱 효과적으로 수행하였다. Multislice와 multiphase의 Siemens와 GE. Medinus 자기공명심장영상을 사용하여 실험하였고 많은 영상들에 대해 충분히 만족할만한 결과를 얻었다. 그리고 분할한 결과로 quantitative analysis를 수행하였고 시각적으로 보여주었다. 개발된 소프트웨어는 Visual C++을 사용하여 windows 환경의 응용프로그램으로 개발되었다.
A real time system realization for binocular eyeball tracking cursor on the computer monitor screen is presented in the paper. The processing for searching iris and tracking the cursor are that a facial is acquired by the small CCD camera, convert it into binary image, search for the eye two using the five region mask method in the eye surroundings and the side four points diagonal positioning method is searched the each iris. The tracking cursor is matched by measuring the iris central moving position, The cursor controlling is achieved by comparing two related distances between the iris maximum moving and the cursor moving to calculate the moving stance from gazing position and screen. The experimental result are obtained by examining some adults person on the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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